Bei Deep Learning handelt es sich um eine Vielzahl von Machine Learning-Algorithmen, bei denen mehrere Ebenen verwendet werden, um schrittweise übergeordnete Strukturen aus Roheingabedaten zu extrahieren. Bei der Fotoverarbeitung können die unteren Ebenen z. B. helfen, die Ränder zu identifizieren. Im Gegensatz dazu können mithilfe der höheren Ebenen die für Menschen idealen Konzepte wie Bilder, Töne, Texte, Ziffern, Gesichter und Buchstaben dargestellt werden.
Bei dieser Technologie handelt es sich um den modernsten und fortschrittlichsten Bereich der künstlichen Intelligenz, in dem Computer programmiert werden, um verschiedene Aufgaben durch Lernerfahrung auszuführen, zu können. Im Gegensatz zu klassischen oder regelbasierten künstlich intelligenten Systemen wird das Verhalten bei Machine Learning-Algorithmen durch Lernerfahrung geschaffen, d. h. durch die Verarbeitung kommentierter Beispiele.
Man kann ein Betrugserkennungsprogramm entwickeln und einen Machine Learning-Algorithmus trainieren, der eine Liste rechtmäßiger und unrechtmäßiger Banktransaktionen sowie die entsprechenden Ergebnisse enthält. Das Machine Learning-Programm untersucht Stichproben und erkennt eindeutige Merkmale zwischen rechtmäßigen und unrechtmäßigen Transaktionen.
Wenn Sie den Algorithmus mit Daten neuer Banktransaktionen füttern, wird er sie anhand der bereits bearbeiteten Beispiele als rechtmäßig oder unrechtmäßig einordnen. Die Genauigkeitsrate, mit der die Maschine ihre Aufgaben erfüllt, hängt jedoch von der Qualität der bereitgestellten Daten ab.
Noch wichtiger ist, dass es bei Deep Learning-Algorithmen ähnliche Probleme bei der Verwendung tiefer neuronaler Netzwerke gibt. Diese neuronalen Netzwerke basieren auf einer einzigartigen Software-Architektur, die wie das menschliche Gehirn funktioniert.
Die Fähigkeit, unglaubliche Datenmengen zu verarbeiten und eine hohe Rechenleistung zu erbringen, macht diese Technologie immer beliebter. Tatsächlich ist sie die Grundlage für zahlreiche Anwendungen, die wir jeden Tag verwenden. Solche Anwendungen beinhalten zum Beispiel Online-Übersetzung und automatische Gesichtserkennung in sozialen Medien.
Diese Technologie ist wichtig für fahrerlose Fahrzeuge. Mit ihr können Verkehrszeichen erkannt und interpretiert werden. Sie ermöglicht auch die Sprachsteuerung bei mobilen Geräten wie Smartphones, Tablets, Freisprecheinrichtungen und Fernsehern.
Im ersten Quartal 2019 verwendeten Informatiker am MIT (Massachusetts Institute of Technology) diese Technologie, um ein neues Computerprogramm zur Erkennung von Brustkrebs zu entwickeln. Es hat sich im Gesundheitswesen also als außerordentlich hilfreich erwiesen.
In der Regel ist diese Technologie bei der Problemlösung von entscheidender Bedeutung, wenn es keine genau definierten oder festgelegten Regeln gibt. Außerdem ist sie effektiv, wenn die Grundlagen nicht codiert werden können, um eindeutige Befehle zu geben.
Darüber hinaus funktionieren verschiedene Arten verwendeter Algorithmen am besten für bestimmte Aufgaben. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Deep Learning-Modelle besser geeignet sind, höchste Präzision und Genauigkeit zu erreichen, und manchmal sogar das menschliche Urteilsvermögen übertreffen.
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